Com relação à inteligência de negócios, julgue os itens subsecutivos.

Data warehouse (DW) e data mart (DM) são componentes importantes em um ambiente de business intelligence, visto que eles representam repositórios de múltiplos bancos de dados operacionais da empresa. Um DM agrega informações de diversos DWs distribuídos pelos departamentos da empresa.

No projeto de um data warehouse corporativo é recomendável projetar todos os modelos dimensionais que a empresa necessita. Uma ferramenta bastante utilizada para facilitar tal tarefa, permitindo a colocação de todos os processos de negócio e suas dimensões, é a chamada Matriz de

Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.

Em um datawarehouse, mesmo após a fase de limpeza dos dados, há necessidade de realizar o controle de qualidade dos dados.

Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.

Durante a fase de projeto de criação de um datawarehouse, todas as consultas e necessidades dos gestores devem ser previamente definidas para evitar manutenções futuras, como, por exemplo, o redesenho do modelo.

Com relação a soluções de suporte à decisão, julgue os itens subsecutivos.

Suportar análises de dados temporais, alterar informações com muita frequência e manter dados históricos são algumas características de um datawarehouse.

Julgue os itens a seguir, referentes à DataWarehouse.

Ferramentas ETL são utilizadas na extração, transformação e remoção de dados.

Com relação ao tema “Arquitetura e aplicações de data warehousing”, analise as afirmativas a seguir.

I. As quatro características principais dos datawarehouses são: orientação por assunto, não volatilidade, integração com outras fontes de dados e variação em relação ao tempo.

II. A normalização dos dados de um datawarehouse normalmente viola as FNBC.

III. Datawarehouses auxiliam diretores e gestores no processamento de transações do dia‐a‐dia da empresa e, por esse motivo, armazenam dados e metadados altamente normalizados e de baixa granularidade.

Assinale:

Com relação ao datawarehouse, julgue os itens subsequentes.

Os dados armazenados em um datawarehouse devem ser normatizados.

Acerca de sistemas de suporte à decisão, técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, assinale a opção correta.

Em relação às soluções existentes para o problema de tomada de decisão nas organizações, julgue os itens a seguir.

Datawarehouse pode ser definida como uma coleção integrada de bases de dados orientadas ao assunto e projetada para prover informações visando a tomada de decisão em organizações.

Sejam as seguintes afirmativas sobre Data Warehouses:

O Data Warehouse (DW) é um tipo especial de banco de dados que proporciona uma sólida e concisa integração dos dados de uma empresa para a realização de análises gerenciais estratégicas de seus principais processos de negócio. O DW é um depósito de dados

Um banco de dados com dados utilizados para análise e manipulação dos executivos para tomarem decisões baseadas em fatos e não em intuições e especulações, é uma definição de:

Sejam as seguintes afirmativas sobre o esquema em estrela, largamente usado em Dataware-housing:

I - É organizado em torno de uma grande tabela central (tabela de fatos), que contém a maior parte dos dados, sem redundância.

II - Possui também um conjunto de tabelas assistentes, uma para cada dimensão.

III - As tabelas relativas às dimensões podem ser mantidas normalizadas para reduzir as redundâncias.

Estão corretas as afirmações

A tecnologia de datawarehousing tem se tornado uma importante ferramenta para implementação do conceito de inteligência empresarial (business inteligence), proporcionando uma integração dos dados empresariais para a realização de análises gerenciais e estratégicas.

Considere o sistema de datawarehouse para responder às questões de nos 60 e 61. Definições do sistema datawarehouse:

• tempo (hierarquia dada por semana, mês e ano)

• item (hierarquia dada por produto, família de produtos, marca)

• local (hierarquia dada por loja, cidade, estado, região)

Uma consulta forma um cubo de dados que consiste nos dados de vendas anuais de duas famílias de produtos de uma região. Com base nesse cubo de dados, se pretende obter outro que tenha os dados de vendas mensais de apenas uma das famílias de produto por estado da região original.

Considere o sistema de datawarehouse para responder às questões de nos 60 e 61. Definições do sistema datawarehouse:

• tempo (hierarquia dada por semana, mês e ano)

• item (hierarquia dada por produto, família de produtos, marca)

• local (hierarquia dada por loja, cidade, estado, região)

Sejam as seguintes consultas OLAP pedidas pelo cliente:

I - Vendas semestrais de dois tipos de produtos específicos por região

II - Vendas diárias de uma marca em uma cidade

III - Vendas mensais por família de produtos por bairro

IV - Vendas trimestais por família de produtos de ... Ver mais

No contexto de data warehouse seguintes,

I. OLTP é responsável pela análise dos dados para a geração de conhecimento. Por essa razão, é utilizado principalmente por gestores para orientar a tomada de decisão.

II. Mineração de dados (data mining) é uma das principais etapas do processo de descoberta de conhecimento, que pode ser executado por um data warehouse. Porém, os algoritmos de data mining não são capazes de processar grandes volumes de dados.

III. Em um processo de data warehouse, cada dimensão representa um ponto de vista que pode guiar a fase de análise dos dados e descoberta de conhecimento. Em um data warehouse, é possível definir um número qualquer de dimensões.

Analisando as seguintes afirmativas sobre data warehousing,

I. A principal limitação dos data warehouses consiste no fato de não poder definir mais de quatro dimensões.

II. Após o esforço inicial para a implantação de um data warehouse, a sua administração é considerada uma tarefa extremamente simples.

III. Uma das principais características de um data warehouse é o fato de ele ter uma visão conceitual multidimensional.

IV. Datamart é o nome dado a um conjunto de dados do data warehouse, customizados para atender a necessidades de análises específicas de uma área ou processo do negócio da empresa.

verifica-se que estão corretas

Qual das opções a seguir não é resultado de uma mineração de dados?

No que se refere a banco de dados e sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsecutivos.

O data mining tem por objetivo a extração de informações úteis para tomadas de decisão com base nos grandes volumes de dados armazenados nas organizações. Os dados para o data mining são originados restritamente dos data warehouses, pois estes são os que aglomeram enorme quantidade de dados não voláteis e organizados por assunto.

As informações, relacionadas às atividades de uma empresa, armazenadas de forma consolidada em bancos de dados, e um conjunto de programas que extraem e fornecem esses dados aos seus usuários constituem um sistema chamado Data Warehouse. Dentre as ferramentas utilizadas para extrair informações de um Data Warehouse, incluem-se as ferramentas

No âmbito dos DWs e OLAP, o processo onde se faz a junção dos dados e transforma-se as colunas em linhas e as linhas em colunas, gerando dados cruzados, é chamado de

O processo de ETL em uma Data Warehouse possui várias fases. Em uma destas fases é efetuada a

Acerca de conceitos básicos, arquiteturas e aplicações de data warehouse e datamining e técnicas de modelagem e otimização de bases de dados multidimensionais, julgue os itens que se seguem.

Um data warehouse é um repositório de informações de uma fonte única, armazenadas sob diversos esquemas, em um só local, e que fornecem dados consolidados.

Acerca de fundamentos de administração de dados, fundamentos de banco de dados e conceitos envolvidos em data warehouse, julgue os itens seguintes.

Na construção de um data warehouse, o processo extract, transform and load (ETL), normalmente, é o menos crítico e o mais rápido. Esse processo envolve a extração dos dados, na sua transformação, e, eventualmente, influencia na limpeza desses dados.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

Os modelos de dados usados no data warehouse são frequentemente constituídos por modelos dimensionais, em que um mesmo dado pode ser fisicamente gravado mais de uma vez. Entre as razões de esses modelos serem utilizados, destaca-se o aumento do desempenho em consultas a grandes volumes de dados associados a realizações de uma dimensão do modelo.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

O processo de extração, transformação e carga (ETL) ilustrado permite extrair dados de diversas fontes de dados e migrá-los para o data warehouse, mantendo sua estrutura e normalização originais.

Considerando a figura acima, que representa um esquema básico do processo de desenvolvimento de um armazém de dados (data warehouse), julgue os itens que se seguem.

A exploração de dados com OLAP requer a extração da informação original para um data warehouse, conforme ilustrado na figura, e não pode ser realizada diretamente em bases de dados relacionais.

Assinale a opção correta acerca de elementos básicos de datawarehouse (presentation area, staging area, data source e data access) e de extract transformation load (ETL).

Assinale a alternativa que melhor descreve o processo de ETL.

No que diz respeito a sistemas de suporte a decisão, julgue os itens subsequentes.

Por meio de um data mart, que é um subconjunto do data warehouse, é possível criar uma visão personalizada dos dados.

Julgue os itens subsequentes, referentes a sistemas de suporte a decisão.

O modelo multidimensional floco de neve é utilizado para eliminar a redundância de dados, que, de forma geral, é um fator de grande relevância para sistemas de data warehouse.

Julgue os itens subsequentes, referentes a sistemas de suporte a decisão.

Na implantação de um data warehouse, a primeira fase consiste na captura dos dados, que deve ser feita, necessariamente, por meio de uma técnica de captura estática, em razão das características dos dados a serem carregados.

Uma das características do modelo estrela é a representação explícita das hierarquias de atributos, com economia de armazenamento de espaço.

PORQUE

O frequente uso do modelo multidimensional de dados estrela justifica-se pela sua simplicidade e pela preocupação com a normalização das suas dimensões. Analisando-se as afirmações acima, conclui-se que

Com relação a modelagem de dados e OLAP, julgue os próximos itens.

Para serem utilizados em um datawarehouse, os dados extraídos de diversas fontes não relacionadas devem ser formatados com nomes, significados e domínios de forma consolidada, para que não haja inconsistência de dados.

Julgue os itens subsequentes, a respeito de datawarehouse e business intelligence (BI).

A operação de corte implica a seleção de um grupo de células da matriz multidimensional inteira pela especificação de determinado valor para uma ou mais dimensões.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Em um sistema de banco de dados distribuídos, a adoção de mecanismos OLTP (online transaction processing) prejudica a manutenção da consistência dos dados.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Considere que, em uma organização que mantenha uma solução de DW, haja grande quantidade de dados para serem manipulados e que uma nova área criada dentro dessa organização necessite acessar parte dos dados desse DW. Nessa situação, seria adequada a implementação de um datamart específico para essa nova área.

Acerca de datawarehouse (DW) e datamining, julgue os próximos itens.

Um dos métodos de classificação do datamining é o de análise de agrupamento (cluster), por meio do qual são determinadas características sequenciais utilizando-se dados que dependem do tempo, ou seja, extraindo-se e registrando-se desvios e tendências no tempo.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Na modelagem dimensional, que pode ser usada para a construção de um DW, forma-se, basicamente, uma tabela central e tabelas dimensões diretamente ligadas a essa tabela central. O star schema, que atua nesse contexto, tem a característica de ser normalizado, exigindo excessivo espaço em disco, já que são necessárias diversas informações em cada linha das tabelas.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Em um ambiente data warehouse (DW), é possível a análise de grandes volumes de dados, os quais ficam disponíveis para serem alterados e manipulados pelo usuário.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

Toda estrutura de dados no DW tem um elemento de tempo – como dia, mês ou ano – como referência.

Acerca de soluções de suporte a decisão, julgue os itens seguintes.

As ferramentas de software ETL (extract transform load) têm como função a extração de dados de diversos sistemas, a transformação desses dados de acordo com as regras de negócio e a carga dos dados em um data mart ou um DW.

Ao nível de sumarização dos elementos e de detalhes disponíveis nos dados em um DW dá-se o nome de

No contexto de DW, é uma categoria de ferramentas de análise denominada open-end e que permite ao usuário avaliar tendências e padrões não conhecidos entre os dados. Trata-se de

Um dos grandes desafios na construção de bases de dados de data warehouses reside na qualidade dos seus dados. Como esses dados que servem de matéria- -prima para esses repositórios de dados podem ter as mais diversas procedências, vários tipos de problemas precisam ser resolvidos. Um exemplo da situação acima descrita encontra-se no fato de que os

Técnicas de modelagem de Data Warehouses diferem das tradicionalmente utilizadas em sistemas transacionais. Analisando uma dessas abordagens, o modelo multidimensional estrela, verifica-se que

Data warehouse tem por característica ser

A volatilidade dos dados é característica intrínseca a data warehouses.

PORQUE

Sistemas ROLAP possuem um conjunto de interfaces e aplicações que dão ao Sistema Gerenciador de Banco de Dados Relacionais características multidimensionais.

Analisando as afirmações acima, conclui-se que

Data Warehouses virtuais proporcionam visões de bancos de dados operacionais que são materializadas para acesso eficiente.

PORQUE

Data Warehouse (depósito de dados) proporciona acesso a bancos de dados disjuntos e geralmente heterogêneos.

Analisando as afirmações acima, conclui-se que

Os armazéns de dados (Data Warehouses) servem como uma importante ferramenta aos gestores para avaliarem a uma conveniência da execução da estratégia organizacional utilizada. Sobre concepção/uso de Data Warehouses, tem-se que

No contexto de Data Warehouses, o processo de Extração, Transformação e Carga (ETC)

A abordagem bottom up, no projeto da data warehouses, é uma estratégia que

Entre os requisitos que devem ser levantados na construção de um data warehouse se inclui a latência de dados, que descreve a(o)

Em um ambiente de data warehousing, uma das fases mais importantes é a ETL (Extract, Transformation and Load), em que se definem as estratégias de conversão, transformação e consistência dos dados dos sistemas de origem para realizar a carga dos dados no sistema de data warehouse. Uma característica relacionada a essa fase de ETL é que

Em um ambiente de data warehousing, é usual usar um modelo dimensional, cujas principais componentes incluem as tabelas de fatos e dimensões. A esse respeito, considere as afirmativas abaixo.

I - A tabela de fatos representa os dados que são necessários para que os usuários possam realizar as análises do negócio necessárias para tomadas de decisão.

II - A tabela de dimensões representa os tamanhos das bases e os valores exclusivamente numéricos usados para que se possa acessar a tabela de fatos de forma eficiente.

III - As chaves usadas nas tabelas de fatos e dimensões são sempre iguais àquelas usadas nos sistemas de bancos de dados transacionais, de forma a facilitar a programação e a implementação da fas... Ver mais

A funcionalidade pré-programada de resumir os dados, com generalização crescente, oferecida pelas aplicações por meio das ferramentas de construção de data warehouses é denominada

A respeito de data warehouse (DW) e data mining (DM), julgue os próximos itens.

A tecnologia DM, que, atualmente, está totalmente integrada aos SGBD, permite a descoberta de informações, por meio de padrões ou regras existentes em banco de dados de grande volume, quando não se conhece o esquema do banco de dados.

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

O data mining é um processo automático de descoberta de padrões, de conhecimento em bases de dados, que utiliza, entre outros, árvores de decisão e métodos bayesianos como técnicas para classificação de dados.

Acerca de sistemas de suporte a decisão e data warehousing, julgue os itens a seguir.

Em um data warehouse, cada linha em uma tabela fato corresponde a uma medida, representada por um valor aditivo, em que necessariamente essas medidas não compartilham a mesma granularidade.

Acerca de data warehousing, data mining e OLAP (online analytical processing), julgue os itens que se seguem.

Na modelagem de data warehouses, o uso de taxonomia facetada como método de descrição multidimensional e agrupamento da informação por meio de seus assuntos ou atributos permite a análise de dados não estruturados em sua forma original.